執行摘要
來自 MEXC 的一波最新行為數據揭示了加密交易中的重要世代轉變：67% 的 Gen Z 使用者（年齡範圍 18–27 歲）已經在使用或願意依賴 AI 驅動的工具來做出交易決策。這些研究結果以平台內的活動為基礎——AI 機器人的啟用率、使用頻率、交易執行模式及介面互動情況。
研究顯示，Gen Z 不僅對 AI 感到好奇，還積極參與將其應用於交易日常中。他們自動化日常決策，減少情感反應，並將 AI 介面作為其核心交易環境。這標誌著從傳統的基於圖表的方法轉變，邁向實時的、自適應的系統，以滿足 Gen Z 對直觀、快速且具反應力的數字體驗的需求。
行為智能 — Gen Z 如何利用 AI
該 MEXC報告基於該平台的內部分析，追蹤了在 2025 年第二季度超過 780,000 個 Gen Z 帳戶的用戶活動。這些結果來自後端數據，包括機器人啟用日誌、透過 AI 工具的交易執行、互動時間指標和按年齡段進行的行為比較。這些結果反映了在真實交易環境中觀察到的行為。
關鍵指標：
- 67%在過去 90 天內， 的 Gen Z 使用者至少啟用了 1 個 AI 驅動的機器人或策略。
- 22.1%定期與 AI 工具或自動化規則系統互動（每月 4 次以上）的比例。
- Gen Z 使用者佔總體 60%在 MEXC 所有 AI 機器人激活中的比例。
- Gen Z 使用者平均 每月 11.4 天 使用 AI 工具——比 30 歲以上用戶的參與度高出一倍多。
這些指標表明，在市場波動或基於新聞的不確定性期間，使用模式持續增強。額外數據顯示，Gen Z 使用者檢查 AI 生成信號的頻率是使用傳統技術指標的 2.4 倍。他們在市場激增期間啟動機器人的比例為 73%，但在低成交量或橫盤期間故意停用。相比之下，僅有 22% 的千禧年世代和 7% 的 X 世代使用者在高波動期間傾向使用 AI。
這一趨勢表明了對何時及如何進行自動化的深入理解。年輕的使用者選擇在戰略時機部署 AI，突顯了對 Gen Z 而言，AI 是一個在壓力下增強人類決策的工具。
背後的心理學變化
Gen Z 對 AI 交易系統的深信來自於更廣泛的心理和行為模式，這些模式是由他們的數字成長塑造的。MEXC 的數據顯示，這群人將 AI 視為對情感和認知過載的控制過濾器。
在市場高度緊張的時期，使用機器人的 Gen Z 交易者經歷的恐慌賣出事件比手動交易者少 47%。這一“情感緩衝”效應至關重要——機器人在波動環境中作為錨，讓交易者能夠在策略上保持一致，而不是受到恐懼的影響。
AI 的使用反映了一種對結構化委派的渴望，而不是放棄控制。Gen Z 設定條件，然後讓自動化處理執行——從而在損失厭惡和短期壓力之間創造心理距離。這反映了年輕使用者對 AI 在各種任務中的信任和依賴的更廣泛趨勢，近期可靠來源的數據也予以證實。超過一半的 Gen Z 被調查者表示，他們將 ChatGPT 視為同事甚至朋友，根據 5 月 21 日的報告 來自 Resume.org。報告發現，近一半的 Gen Z 工作者表示，他們寧願向 ChatGPT 提問，而不是諮詢他們的上司。
MEXC 的研究顯示，與 AI 工具的互動同樣是遊戲化的：在新聞激增或波動事件期間，機器人的使用率會上升，隨後迅速下降。Gen Z 對快速戰術參與的偏好反映了在社交媒體和遊戲中看到的模式。他們尋求能夠快速響應市場變化的工具，而無需持續的手動監管。
最終，Gen Z 的 AI 使用根植於清晰度和速度，這些工具作為他們在混亂市場中的心理安全網。
AI 作為風險管理層
Gen Z 使用 AI 工具也正在改變加密交易中的風險管理方式。這些工具遠不僅是用於自動化便利，它們塑造了一種紀律化的交易文化。
MEXC 的數據顯示：
- 擁有 AI 機器人的 Gen Z 使用者 在重大事件發生的前 3 分鐘內，反應性交易的概率低 1.9 倍——這是情感錯誤的關鍵時期。他們更有可能
- 高 2.4 倍使用結構化的止損和盈利機制，表明對邊界的更強調。 在 MEXC 的內部波動指數上漲期間，所有 Gen Z AI 互動的比例。
- 58%這表明了一種半自動化的對沖心態，AI 在最關鍵的時刻強化了紀律。在這一模型中，AI 成為一種情感保險，讓 Gen Z 在保護自己免受不合理的過度反應的同時保持靈活。
This suggests a semi-automated hedging mindset, where AI is enforcing discipline when it matters most. In this model, AI becomes a form of emotional insurance, allowing Gen Z to remain agile while protecting against irrational overreactions.
Gen Z 如何不同於千禧年世代
跨世代分析揭示了 Gen Z 和千禧年世代在 AI 輔助的加密交易中的行為差異越來越大。MEXC 的內部數據突出了這兩個群體在如何使用技術、管理風險和看待交易環境的控制方面的主要差異。
Gen Z 將 AI 視為環境配置的工具，而不僅僅是自動化。相較之下，他們更傾向於將交易視為互動的、實時的體驗——這與他們使用 TikTok、Snapchat 和 Discord 等平台的方式相似，這些平台的控制通過模塊化的用戶定義觸發器和介面層來實現。該 報告 來自加密交易所 Bitget，早前已揭示了高比例的 Gen Z 交易者傾向於使用複製交易，跟隨社交媒體影響者並自動化他們的交易體驗。這一世代會創建短期條件，並通過符合其數字習慣的響應系統來執行。
相比之下，經歷過 Web 2.0 繁榮的千禧年世代，則傾向於更為結構化和以論文為驅動的投資策略。他們的互動次數較少，但每次互動花費的時間較長，分析圖表、閱讀報告和制定精心設計的計劃。他們的 AI 使用通常是對預設策略的補充，而非動態決策引擎。
在心理學上，Gen Z 的使用反映了一種流動性的控制——他們根據情感狀態、市場噪音和注意力帶寬來調整自主權。而千禧年世代則在追求完全控制的同時，手動調整自己的風險敞口，更依賴於結構化框架。
AI 原生世代的未來
展望未來，Gen Z 的需求和在金融市場上日益增長的存在將持續重塑加密市場的演變。對自動化且可自訂的交易工具的需求越來越高，將驅動 AI 從一項功能演變為交易介面的基礎元素。 全球市場研究 顯示 AI 交易平台市場預計在 2025年至 2034 年間的年增長率超過 20%，到 2034 年將達到約 699.6 億美元。這一趨勢是由於年輕投資者對實時數據分析、預測分析和自動化的需求不斷增加。
Gen Z 已經通過與 AI 工具的實時互動重新定義了加密交易。展望未來，更深遠的變革即將來臨：AI 有望成為下一代交易者的默認投資組合管理者。
到 2028 年，預計有 80% 以上的 Gen Z 交易者將依賴 AI 進行全循環投資組合管理，包括動態資產重組、跨鏈收益優化、稅務自動化和風險分級配置。交易介面將從儀表板演變為智能代理：AI 能夠傾聽、反應並解釋。
然而，這一變革也伴隨著警告。AI 工具的可靠性僅與其數據輸入和基礎模型的可靠性相同。過度依賴可能會在黑天鵝事件發生時引入錯誤的安全感，尤其是在模型中嵌入系統性偏見時。平台必須在設計透明和可審計的 AI 系統方面保持警惕，使用者也必須了解自動化的邊界。
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